AI研究2周前·VentureBeat
MIT与Sakana AI发布SIFT框架：用LLM裁判降低编码代理评估成本MIT和Sakana AI于10月2日发布SIFT框架使用LLM作裁判排序候选方案，在Polyglot基准取得35.1%准确率大幅降低评估成本。
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MIT和Sakana AI于10月2日发布SIFT框架使用LLM作裁判排序候选方案，在Polyglot基准取得35.1%准确率大幅降低评估成本。
据Tech Times报道（2026年6月29日），普林斯顿大学发布的CEO-Bench基准测试让14个AI模型用100万美元模拟运营一家SaaS创业公司500天。结果大多数模型破产或亏损，仅Claude Fable 5、Opus 4.8和GPT-5.5实现盈利，而无AI的规则基线策略也获得正回报。